LaRa

大基线辐射场技术实现突破性进展

LaRa项目开发了创新的大基线辐射场技术，提高了3D重建效率和质量。通过支持半精度训练，该技术实现了收敛速度提升100%以上，性能增益约1.5dB。LaRa能从多视图、文本和单视图输入重建辐射场，在计算效率和重建质量方面取得了显著进展，为3D重建和渲染领域开辟了新途径。

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LaserMix - 创新半监督LiDAR语义分割框架

GithubLaserMixLiDAR语义分割半监督学习开源项目数据增强空间先验

LaserMix是针对LiDAR语义分割的半监督学习框架。该方法利用驾驶场景空间先验,通过激光束混合构建低变化区域,促使分割模型在混合前后保持一致预测。在多个数据集上,LaserMix显著提升了分割性能,尤其适用于标注数据有限的情况。该框架兼容多种LiDAR分割网络,并已整合至MMDetection3D代码库。

DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术

3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强

DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。

flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型

FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像

FLARE是一种新型3D头像生成方法，能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性，同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值，可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域，为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

city-lora - 基于Stable Diffusion的城市景观LoRA模型

AI绘画GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型

这是一个基于runwayml/stable-diffusion-v1-5的LoRA权重模型，针对城市景观图像生成进行微调。模型通过LoRA技术在城市数据集上优化，用于生成城市场景图像。支持文本到图像的转换功能，在保持Stable Diffusion基础特性的同时，专注于城市场景的生成。

Lunatic - 结合艺术与现实的高仿真图像生成技术

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion幻想主题开源项目模型现实主义艺术风格

Lunatic项目通过整合InsaneRealistic和Lunar Diffusion两种模型，并使用SuperMerger技术，生成高仿真图像。该项目适合多种风格的图像创作，从VHS复古风到超现实幻想场景，在艺术性与真实性上表现卓越，为用户提供创新的图像生成体验。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

X-KANeRF - 利用多种基函数拟合神经辐射场方程

GithubKANNeRF基函数开源项目神经网络计算机图形学

X-KANeRF项目探索了利用Kolmogorov-Arnold网络和多种基函数拟合神经辐射场方程的方法。项目实现了20多种基函数模型,包括B样条、傅里叶变换和高斯RBF等,并在合成数据集上比较了性能。研究结果显示不同基函数对NeRF表现的影响各异,为NeRF模型优化提供了新视角。该研究为理解和改进NeRF模型提供了新思路,有望推动计算机视觉和图形学领域的进步。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源

3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目

本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议，提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态，并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。

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